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Enregistrement W2225811360 · doi:10.1177/1948550615597974

Liberals Condemn Sacrilege Too

2015· article· en· W2225811360 sur OpenAlexafffund
Jeremy A. Frimer, Caitlin E. Tell, Jonathan Haidt

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHarmContext (archaeology)PerceptionPsychologyObject (grammar)Social psychologyPost hocEnvironmental ethicsLawSociologyCriminologyPolitical sciencePhilosophyHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are social conservatives the only ones who use concerns about sacred objects or practices when making moral judgments, such as when they defend the “sanctity of marriage”? Or do liberals condemn sacrilege too? A third possibility is that all talk about sanctity and sacrilege is merely post hoc justification of moral judgments based solely on the perception of harm to sentient or anthropomorphized beings. We present evidence that liberals, like conservatives, morally condemn harmless violations of their own sacred objects. In most cases of liberal sacrilege (e.g., environmental destruction), sentient beings suffer. To deconflate desecration from harm, we examined a context in which someone altered an object that was lifeless yet sacred to a group of liberals—the mountain Cerro Torre. Three studies found that liberals condemned the alteration of the mountain as a harmless desecration. Defending sacred values may bind group members into a cohesive moral community.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,447
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,037 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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